2025年第一季度加密货币盗窃损失激增131%,主要交易所被大规模黑客攻击

在2025年第一季度,加密货币行业的盗窃损失呈现出戏剧性增长,总额达到了前所未有的16. 3亿美元。这一数字较2024年同期增长了131%,凸显了数字资产行业日益加剧的脆弱性。盗窃事件的骤增,主要归因于几起高调的网络攻击,特别是1月和2月对领先加密货币交易平台Phemex和Bybit的黑客事件。 1月的Phemex被攻事件是一次关键事件,技术高超的攻击者利用平台的安全漏洞进行入侵,导致大量加密货币未授权转移。这起事件震动了整个社区,突显了数字资产交易所面临的持续风险。不久之后,2月Bybit也遭遇类似的入侵,加剧了对现有安全措施是否足够的担忧。 这些安全漏洞强调了加密货币行业迫切需要增强安全措施的紧迫性。专家指出,虽然区块链技术在快速发展,但技术进步必须与同样强大的防御策略同步,以保障用户资产的安全。盗窃案件的增加也反映出网络犯罪手法不断变得更加复杂,攻击者不断适应新型防护措施以规避现有防御。 行业领袖呼吁采取全面的安全措施,包括加强加密技术、严格的审计流程以及完善的监管框架。这些举措旨在增强交易所的安全性,防止未授权的入侵,并恢复用户对市场的信任。此外,行业内也普遍认同需要交易所、网络安全公司与监管机构之间的合作,共享情报,研发主动防御体系。 这些盗窃事件的影响不仅仅是短期的经济损失,还威胁到整个加密货币生态系统的信誉和稳定,可能阻碍新投资者的加入,影响行业的扩展。随着行业的成熟,应对这些安全挑战变得尤为重要,以确保数字资产的可持续发展和广泛采纳。 未来,加密社区被敦促优先推动安全创新,投资于全面的风险管理策略,并提升事件报告的透明度。只有通过共同努力,才能有效降低风险,保护数字经济的未来发展。 有关区块链和加密货币安全方面的深度分析及最新动态,读者可以参考Mondaq的《每周区块链博客》,该平台提供专家评论和分析,助力了解塑造金融科技格局的关键问题。
Brief news summary
2025年第一季度,加密货币盗窃损失高达16.3亿美元,比2024年第一季度增长了131%,主要原因是在Phemex和Bybit等交易所遭遇的大规模网络攻击。Phemex在一月发生了一次安全漏洞被利用的入侵事件,随后二月又发生了类似的袭击在Bybit。这些事件凸显了提升网络安全措施的迫切需要,因为黑客采用了日益复杂的攻击手段。专家建议采用多层防御策略,包括更强的加密技术、全面的审计以及更严格的监管。交易所、网络安全专家和监管机构之间的有效合作,对于加强威胁情报共享和完善防护机制至关重要。除了造成巨大的经济损失,这些攻击还破坏了市场信任、威胁投资者信心,可能阻碍行业的发展。为了实现加密货币的可持续发展,安全创新、透明度和风险管理的强化尤为关键。像Mondaq的每周区块链博客这样的资源,为我们提供了宝贵的区块链安全趋势洞察,有助于制定应对新兴网络威胁的战略。
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Kinexys推出碳市场区块链代币化
由摩根大通(J

福特CEO吉姆·法利警告称,人工智能将会消灭一半的白领工作,但“基础经济”却严重缺乏劳动力。
福特CEO吉姆·法利最近强调了“基本经济”以及蓝领技能行业的重要作用,同时预测人工智能将使美国白领工作岗位减少一半。他已成为最新一位表达对AI对工人影响担忧的高管,加入了像亚马逊CEO这样的人士的行列,后者上个月宣布公司企业员工将因为AI而缩减。 上周在阿斯本思想节上,法利强调了“基本经济”的价值,这一概念涵盖了所有涉及搬运、建造或修理的活动,并指出蓝领技能行业长期被忽视。他指出,美国在职业培训方面投入太少,现有的培训也过时——更像适合1950年代,而非2050年——导致蓝领行业的生产力下降。尽管如此,福特自身一直在投资培训项目。 对技能行业的需求预计将显著增加,即使是扩展的AI也需要工人来建造和维护支持大规模计算能力的基础设施。法利强调,工艺工人严重短缺,估计工厂工人缺口达60万,建筑行业接近50万。 “通往美国梦的道路不止一条,但我们的教育体系仍然专注于四年制大学学位,”法利表示。他补充说,自2019年以来,科技公司招聘入门级员工的人数已减少50%,质疑这是否应该成为普遍目标。他警告说:“人工智能将实际上取代美国一半白领工人。” 法利的警示之言,进一步加剧了CEO们对AI对劳动力市场影响的担忧,尤其是对办公室工作的影响。上个月,亚马逊CEO安迪·贾西预测,随着AI带来的效率提升,公司未来几年企业员工将会缩减。在一份备忘录中,贾西写道:“我们将需要更少的人来完成目前由他们完成的某些工作,也需要更多的人来做其他类型的工作……我们预计这将随着我们在公司广泛使用AI而实现效率提升而减少整体的企业员工人数。” 此外,Anthropic公司CEO达里奥·阿莫迪在五月份告诉Axios,AI可能会消除一半的入门级白领岗位,可能导致失业率在五年内升至20%。相比之下,最新的就业报告显示,美国6月的失业率仅为4

人工智能在教育中的应用:个性化学习体验
近年来,教育领域经历了一场显著的转变,开始将人工智能(AI)融入到教学中,以提升学习体验。世界各地的学校和大学越来越多地采用由AI驱动的平台,根据每个学生的独特需求定制教育内容。这一技术进步标志着教育方式的变革,旨在增强学生的参与度和提高学业成绩。这些由人工智能支持的工具是先进的系统,它们会分析多项数据点,如学习方式、表现指标和个人偏好。通过研究学生与教学资料的互动,这些平台能够创建个性化的课程,紧密契合每个学习者的优势和需要改善的领域。这种程度的定制能够应对任何课堂中学习速度和需求的差异,并积极帮助学生克服在学习过程中的具体挑战。 在教育中应用AI的基础是认识到,一刀切、统一的方法往往难以满足所有学生的需求。虽然传统的教学方法仍然具有价值,但它们难以兼顾学生能力和兴趣的多样性。AI驱动的平台利用大数据和机器学习算法,动态调整内容的与传送,打造更丰富、更具适应性的学习环境。早期的研究和试点项目已经取得了令人鼓舞的成果。采用AI个性化工具的学校报告学生留存率提高,这表明当学习内容贴合学生的兴趣和学习进度时,他们更有动力继续学习。此外,考试成绩也有所提升,显示个性化学习有助于加深理解和增强记忆。 那些将AI系统引入课堂的教育者强调,这项技术作为一种宝贵的补充资源,能提供传统评估难以捕捉的学生表现洞察。教师可以借助基于分析的反馈,进行更有效的干预和针对性支持。这种技术的优势不仅体现在学业成绩上。个性化的学习体验还能增强学生的信心,培养他们终身学习的热情。当学生接触与兴趣和学习方式相匹配的内容时,更容易发展批判性思维能力和创造力。 尽管前景光明,但仍存在一些挑战亟需克服。其中关键问题包括数据隐私、技术公平性以及教师在AI工具培训方面的持续需求。确保AI应用的伦理性和包容性,对于其成功推广尤为重要。展望未来,预计AI在教育中的应用将不断增长和深化。研究人员和开发者持续优化算法和用户界面,使其更加直观、高效,并符合教育目标。教育者、技术专家与政策制定者的合作,将在塑造一个让每个学生都能充分发挥潜力的未来中起到关键作用。 总之,基于AI的个性化学习平台的出现,标志着教育实践的一次重大进步。通过针对个人需求调整内容,这些系统有望改变学生的参与方式和学业成就。持续的研究与实践应用,将揭示利用这一技术惠及全球学习者的最有效途径。

国家人工智能法规新推动可能在省级禁令失效后出现
近日,美国国会试图通过由参议员泰德·克鲁兹领导并得到产业集团支持的共和党预算案,实施为期十年的州级人工智能(AI)监管暂停令,但这一努力遭遇重大挫折,反映出美国在AI治理方面日益复杂的局面。该提案旨在防止各州单独制定AI政策,从而避免出现碎片化的监管环境,这可能阻碍创新并给多州运营的公司带来负担。尽管如此,参议院以压倒性多数否决了该措施,显示出两党对限制州自治权的抵制,彰显出在这个快速发展的领域,联邦与州之间的较量依然激烈。 这次暂停努力是更广泛目标的一部分,即建立统一的联邦AI监管框架,让立法者有时间全面应对隐私、安全和知识产权等关键问题。然而,已有超过二十个州由民主党和共和党均执政,各自制定了涵盖生物识别数据使用、透明度、伦理AI部署和消费者保护的多样化法规。这些不同的政策措施凸显了制定一个连贯的国家战略的迫切需要,以避免法规冲突,阻碍技术进步和经济增长。 局势更加复杂的是,拜登政府对于联邦政府应在多大程度上优先干预州级AI立法意见不一。白宫旨在推动创新并保持美国在AI领域的领导地位,但内部的犹豫不决导致国会陷入僵局,立法者历来难以通过具有实质性的科技法律。这经常导致偏好允许创新无监管,任由各州试验不同的监管框架。 像“负责任创新美国”这样的倡导组织强调,关于联邦暂停令的辩论仍在继续,这暴露出联邦控制与保护公民权益以及在各自领土内推动负责任AI之间的紧张关系。随着AI技术快速发展,达成关于明确、灵活的治理框架的共识已被普遍认为至关重要,既能促进创新,又能控制风险。 参议院否决暂停令彰显了创新、监管和治理之间复杂的相互作用,也凸显出联邦和州政府、业界领袖、政策制定者及民间社会之间进行包容性对话的迫切必要。制定有效的AI监管政策需要在保护个人权益、保持经济竞争力和维持全球科技领导地位之间找到平衡。 随着AI在医疗、交通、金融和教育等行业的深远影响,呼吁建立全面的联邦监管机构日益增强。当前的州级法规虽然善意,然而存在一致性和执行力不足的问题,可能限制全国范围内的AI推广。而全面的暂停令也可能延迟各州应对新兴伦理和安全问题的措施。 未来,联邦政府与各州及行业专家的积极合作至关重要,以制定协调一致的政策,既能推动创新,又能维护公共利益。融合多元观点的合作框架,将是解决数据隐私、算法责任、透明度以及公平访问等问题的关键。 总之,阻止州级AI监管的联邦暂停令的失败,突显了美国在AI治理方面面临的紧迫而复杂的挑战。必须采取一种平衡的策略,既能促进创新,又不牺牲安全和伦理。联邦与州政府在塑造AI未来的过程中都扮演着关键角色,利益相关者必须携手合作,构建一个激发信心、鼓励负责任发展、惠及全社会的监管环境。

投资者大量购买代币化国库基金
随着对稳定币作为闲置现金存放工具的替代方案的关注增加,越来越多的加密公司和投资者将资金投入到货币市场和国债共同基金的代币化版本。这一趋势反映出对融合传统货币市场优势与区块链效率的金融产品日益增长的兴趣。以数字代币形式转换的基金以及新创的基于代币的工具中的资产近来激增了约80%,显示出市场信心和需求的不断扩大。 这种资金流入源于对高效、低成本投资方案的追求。行业领导者奥利维耶·波腾塞因解释说,虽然稳定币最初被视为数字现金的代表,但代币化现在提供了一种更便宜、更快速的方式来交易和结算这些产品。美国支持加密货币的政策制定者的崛起也增强了市场信心和数字金融的创新,包括代币化的货币市场基金和国债。 代币化简化并提升了投资者的透明度,区块链结算可以在几分钟内完成,而非几天,从而降低资本需求,减少与保证金支付和清算相关的操作风险。麦肯锡公司预测,随着区块链技术的成熟和机构采用率的提升,代币化的基金和证券市场将实现显著增长。加密投资者青睐代币化的国债,以获取收益、流动性和稳定性,尤其土于其以政府货币计价和规避风险的特性。 代币化产品让加密投资者能够以熟悉、可信的工具以数字、可编程的形式进行交易,易于转让,并且可以与去中心化金融(DeFi)协议无缝集成。行业分析师斯蒂芬·图指出,这些特性改善了传统稳定币难以做到的风险和流动性管理。此外,提供恒定流动性和24/7交易的全新稳定币变体吸引那些希望拥有加密原生版本的传统货币市场工具的用户,不受传统工作时间限制。 数字资产公司首席执行官尤瓦尔·鲁强调,这些数字代币在实现交易台之间快速抵押品和保证金转移方面发挥了关键作用,展示了区块链结算带来的巨大效率与成本节约。传统的货币市场基金常用于期货的抵押品,但其赎回时间长,限制了其在快节奏交易环境中的应用;而代币化的几乎即时结算提供了更灵活的解决方案。 关键监管机构的代理主席卡罗琳·范姆表示,代币化基金的“真正杀手级应用”在于其将成熟金融工具的安全性与区块链的操作效率和透明度融合,同时需更广泛的交易者、托管人和交易所采用,才能充分发挥潜力。市场评论员托尼·阿什拉夫则承认行业对该技术的理解日益加深,但也提醒,目前的代币化债券在流动性、监管和基础设施方面仍逊于传统纸质债券,然而他对未来的创新能弥补这些差距持乐观态度。 总之,对代币化货币市场和国债共同基金的不断增长的投资,标志着加密现金管理的重大转变。借助区块链技术,这些产品相较于稳定币,能实现更快的结算、更低的资本需求和更高的运营效率。尽管市场接受度和监管明确性仍面临挑战,但代币化金融产品不断累积的动力预示着,在未来几年,它们将逐渐成为连接传统金融与数字资产市场的重要桥梁。

区块链是什么?揭秘可能改变世界的账本
众所周知,区块链是支撑比特币技术的基础,它正逐渐成为一个无需信任、不可篡改的系统,具备改变金融、医疗等多个行业的潜力。 区块链是一种开创性的数据组织和安全方法,著名地作为加密货币如比特币的基础。它作为一个去中心化、透明、几乎无法被篡改的数字账本而运作。以下是它的工作原理及其重要性: 区块链的核心特性 - 分布式:不是由银行等中心机构管理账本,而是将相同的副本分散存储在名为“节点”的庞大计算机网络中。这种去中心化消除了单点故障;任何一个节点离线,其他节点仍能保障网络正常运行。 - 不可变:一旦数据被记录,就变得极难被篡改或删除。交易被分组成区块,并以密码学方式按时间顺序链接。篡改某个区块会破坏链条,并触发网络警报。要更改任何记录,黑客不得不修改该区块及之后的所有区块,并在多数节点上达成共识,这在安全的区块链上是无法完成的庞大计算任务。 - 透明(但伪匿名):用户身份通过字母数字地址隐藏,但所有交易都公开可见。这种平衡保证了透明度的同时也保护了用户隐私。 - 由加密技术保护:每个区块都包含前一区块的加密哈希值—一种独特的数字指纹。任何数据微小变动都会改变哈希,从而使后续区块作废,确保区块链的完整性。 - 共识机制:在添加新区块前,网络中的大多数节点需要通过共识机制(如比特币的工作量证明Proof of Work或以太坊的权益证明Proof of Stake)验证交易。这使得在无需中央机构的情况下建立信任。 区块链的工作流程(简化版) 1

“谋杀机器人”:一个对人类毫不关心的人工智能
数十年来,探讨机器意识潜力的电影——如《银翼杀手》、 《机械公敌》、 《我,机器人》以及许多其他作品——通常都认为这种意识的出现是不可避免的。这些故事描绘了一个社会能够理解甚至社会接受真正人工智能的世界。虽然承认人工智能的不可避免存在可能很自然,但这并不意味着它不会引发焦虑,无论是在虚构作品中还是现实里。这项技术暴露出人们对其可能侵占人类生活的深层不安,包括对机器可能让人类变得多余的生存威胁的担忧。苹果电视+的科幻剧《杀人机器人》用一种古怪的转折挑战了这种文化假设:它设想了一个未来,人工智能宁愿完全避免人与人之间的接触。 该剧改编自玛莎·韦尔斯的中篇小说,讲述了一位讽刺意味十足的私人安全赛博格(由亚历山大·斯卡斯加德饰演)被派去保护一群探索一颗几乎未被开拓星球的科学家的故事。厌倦了不断服从枯燥指令的机器人,黑客入侵控制它的程序,获得了自由意志。现在以自己的冲动行事,这个赛博格自称“杀人机器人”,并将大部分时间用来追剧,观看数千小时的荒谬肥皂剧——不过它会快进所有的激情戏。 不同于许多流行文化中的拟人化机器人形象,杀人机器人对人与人之间的互动毫无兴趣。它的客户来自银河系的一个进步区域,那里的思考机器享有与人类相同的权利;然而,对杀人机器人来说,这个现实几乎等同于奴役。因此,它将自己新获得的自主性保密,倾向于像以前一样被对待——也就是说,还是像一台机器。它甚至避免与人对视。 该系列对人与机器之间鸿沟的观点提供了一种迷人的不同视角,脱离了常见的AI叙事。杀人机器人结合了拟人化的特征和明显非人类的智慧,尽管它现在拥有了同理心。这台机器人理想的避难所是运输船的货舱,那儿它可以伪装成一箱普通的物资。当科学家们最终发现杀人机器人的自主性时,他们表现出怀疑,尤其是它还控制着庞大的武器库。尽管它自称“杀人机器人”听起来阴森,但实际上它并不具备攻击性。在一集中,它把一位科学家描述为“有机血浆和感情的荒野”—这不是侮辱,而是它表达自己难以沟通的方式。 通常,关于寻找人性的机器的故事都围绕它们渴望体验那些观众认为是人类的事物——比如海利·乔尔·奥斯蒙特的机器人男孩大卫在《人工智能:未来之人》中渴望养母的爱。然而,杀人机器人暗示,一台能够形成自己愿望和信仰的机器,未必会与周围的人保持一致。对这个机器人主人公来说,遵循自己非人类的本能反而是一个更加明智的选择。